chatbot_simbert 检索类型的微信聊天机器人/问答系统，通过API异步通信，实现在微信上交互，可以查询天气、重复问句识别等情况；本项目包括模型和工程化部署一体化。用到SimBert等模型。 描述 各位可以根据自己的需求部署或修改： 问答库如果是任务型的，就是一个任务型聊天机器人，如果闲聊的问答库，那就是闲聊型聊天机器人； 后续也可以添加意图，用来用意图识别的匹配；也可以添加个知识图谱的API... 总之可以添加的模块很多，扩展性非常强大。 品尝方式（使用说明） 准备： 环境准备：安装requirement中的依赖包 下载模型，并放置在code/1.retrieve_match/3.simbert_match/config路径下： simbert模型： 启动： 1、 启动code/2.API_serve/KG_service.py 2、 启动code/3.wx_project/c

拉萨聊天机器人 这是一个简单的聊天机器人，可以为您提供有关印度国家/地区信息的covid19

Chatbot_CN 基于深度学习、强化学习、对话引擎的多场景对话机器人 • • • • • • • • Made by Xu • :globe_with_meridians: 项目说明     Chatbot_CN 是一个基于第三代对话系统的多轮对话机器人项目，旨在于开发一个结合规则系统、深度学习、强化学习、知识图谱、多轮对话策略管理的 聊天机器人，目前随着时间的慢慢发展，从最初的一个 Chatbot_CN 项目，发展成了一个 Chatbot_* 的多个项目。目前已经包含了在多轮任务型对话的场景中，基于话术（Story）、知识图谱（K-G）、端到端对话（E2E）。目的是为了实现一个可以快速切换场景、对话灵活的任务型机器人。 同时，Chatbot_CN 不仅仅是一个对话系统，而是一套针对客服场景下的完整人工智能解决方案。对话是解决方案的核心和最重要一环，但不仅限于对话，还包括智能决策

自然语言处理推荐入门&工具书 本书由 作者参与著作。 快速购书 这本书是服务于准备入门机器学习和自然语言处理的学生和软件工程师的，在理论上介绍了很多原理、算法，同时也提供很多示例程序增加实践性，这些程序被汇总到示例程序代码库，这些程序主要是帮助大家理解原理和算法的，欢迎大家下载和执行。代码库的地址是： Synonyms Chinese Synonyms for Natural Language Processing and Understanding. 更好的中文近义词：聊天机器人、智能问答工具包。 synonyms可以用于自然语言理解的很多任务：文本对齐，推荐算法，相似度计算，语义偏移，关键字提取，概念提取，自动摘要，搜索引擎等。 Table of Content: Welcome pip install -U synonyms python -c "import synonyms"

django-bot-server-tutorial 有关创建基于django的bot服务器（使用django-channels进行WebSockets连接）的研讨会的随附资料库。 这大量借鉴了的代码 这有什么用？ 了解如何使Django频道正常工作 获取一些使用Web套接字进行连接的简单工作前端的示例代码 如何使用此分支 研讨会的这一部分涉及django频道的安装和入门。 要运行此程序，只需运行以下命令 步骤1：安装requirements.txt pip install -r requirements.txt 步骤2：建立资料库 创建数据库并在settings.py中设置数据库，用户名和密码，然后使用以下命令进行python manage.py migrate ： python manage.py migrate 步骤3：运行服务器 然后启动服务器 python manage

聊天机器人 CS 421课程项目-自然语言处理 主题领域：提醒

保险行业语料库 大家称为 看了下您的项目，我觉得这份数据可以用于保险领域的中文问答研究，对于某些问题的翻译很准确，长度扩展的答案翻译就有些不连贯的问题，大体上关键字信息和-华东师范大学 优秀作品！ - ，中国东部师范大学 绝对 基线模型 最小批量大小= 100，hidden_​​layers = [100，50]，lr = 0.0001。 纪元25，总步数36400，精度0.9031，成本1.056221。 滴水 Python3 + pip install -r Requirements.txt 跑 一个非常简单的网络作为基准模型。 python3 deep_qa_1/network

Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpac

健康检查Rasa ChatBot 这是基于rasa的聊天机器人。 向用户询问几个与健康相关的问题，最后将日志共享回用户。 该项目演示了使用rasa开源sdk创建基于NLP的聊天机器人是多么容易。 它主要由表单和自定义动作组成。 保留了适合初学者的范围，以便任何希望入门的人都可以参考。 设定与安装 建议将Python 3.6或Python 3.7与rasa框架一起使用。 以下是运行此项目的步骤。 克隆此存储库的master分支，并在终端中打开根目录。 使用python创建虚拟环境： python3.7 -m venv ./venv并通过source ./venv/bin/activate激活它 安装rasa pip install rasa ，现在您可以运行下面描述的rasa命令。 生成训练模型 确保python virtual env在终端中处于活动状态。 将目录更改为backend

已淘汰 该项目建于2016年（旧的张量流时代），在新的张量流下，一些设计选择不再有意义。 您可能会在其他地方找到更好的seq2seq教程/实现。 seq2seq_chatbot 张量流中Seq2seq聊天机器人的实现。 特征 带智能加载程序的动态rnn （无填充） 预测中的波束搜索（全局最优快速近似） 解码器的信号指示器（解码器上的部分控制） 技术报告： : : Python 2.7依赖项 张量流1.8 麻木 json 操作说明 运行“ python train.py”，然后等待（在具有cuda 9.0和cudnn 7.0的GTX 1080 Ti上运行5分钟），直到训练完成 运行“ python test.py”以进入与聊天机器人的交互式会话 尝试自己的数据 可以对自己的数据运行它，但是您需要至少生成2个文件，其格式与bbt_data中的文件相同。 text.txt，这是